비전 시스템은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체를 인식하는 것으로서, 차종 분류를 포함 한 다양한 산업현장에서 사용하고 있다. 이런 필요성으로 인하...

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이종혁 (경성대학교) ; Lee, Jong-Hyeok
2009
Korean
KCI등재
학술저널
1601-1607(7쪽)
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다운로드비전 시스템은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체를 인식하는 것으로서, 차종 분류를 포함 한 다양한 산업현장에서 사용하고 있다. 이런 필요성으로 인하...
비전 시스템은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체를 인식하는 것으로서, 차종 분류를 포함 한 다양한 산업현장에서 사용하고 있다. 이런 필요성으로 인하여 차종 분류를 위한 많은 연구가 이루어지고 있으나 복잡한 계산과정으로 인하여 처리 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 기반으로 하는 Vision Box를 설계하고 이를 사용한 차종인식 시스템을 제안하였다. 제안한 Vision Box의 성능을 자동차의 차종분류를 통한 사전 테스트 결과 최적 화된 환경 조건에서는 100%의 차종별 인식률을 보였으며, 조명 및 회전의 작은 변화에 따른 테스트에서 차종인식은 가능하였으나, 패턴점수가 낮아졌다. 제안한 Vision Box 시스템을 산업 현장에 적용한 결과 처리시간, 인식률 등에서 산업체의 요구 조건을 만족 할 수 있음을 확인할 수 일었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Vision system is an object recognition system analyzing image information captured through camera. Vision system can be applied to various fields, and automobile types recognition is one of them. There have been many research about algorithm of automo...
Vision system is an object recognition system analyzing image information captured through camera. Vision system can be applied to various fields, and automobile types recognition is one of them. There have been many research about algorithm of automobile types recognition. But have complex calculation processing. so they need long processing time. In this paper, we designed vision box based on embedded system. and suggested automobile types recognition system using the vision box. As a result of pretesting, this system achieves 100% rate of recognition at the optimal condition. But when condition is changed by lighting and angle, recognition is available but pattern score is lowered. Also, it is observed that the proposed system satisfy the criteria of processing time and recognition rate in industrial field.
참고문헌 (Reference)
1 김광백, "퍼지 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템." 한국컴퓨터정보학회 12 (12): 313-320, 2007
2 이우용, "통합 네트워크 환경의 영상기반 차종인식 시스템 구현" 아주대학교 전자공학과 2001
3 김성진, "차량 식별마크와 번호판 인식을 통한 차량인식" 한국멀티미디어학회 2006
4 박강령, "실시간 비전 카메라를 이용한 시선 위치 추적 시스템" 한국정보과학회 30 (30): 1228-1238, 2003
5 기용걸, "신경망을 이용한 루프검지기 차종분류 알고리즘" 한국정보과학회 33 (33): 489-498, 2006
6 박화규, "마킹과 품질검사의 동시 처리 비전 시스템의 개발" 28 (28): 397-399, 2001
7 이대호, "단일 프레임에서 차량 검출을 위한 그림자 분류 기법" 한국정보과학회 34 (34): 991-1000, 2007
8 이시현, "개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 이용한 차량 번호판 인식" 한국지능시스템학회 19 (19): 6-12, 2009
9 왕지남, "Vision System for Inspection a Large Set of Bolts" 대한산업공학회 2004
10 이지영, "Vision Inspections System for Component Array and Wire Bonding" 충북대학교 산업과학기술연구소 18 : 2004
1 김광백, "퍼지 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템." 한국컴퓨터정보학회 12 (12): 313-320, 2007
2 이우용, "통합 네트워크 환경의 영상기반 차종인식 시스템 구현" 아주대학교 전자공학과 2001
3 김성진, "차량 식별마크와 번호판 인식을 통한 차량인식" 한국멀티미디어학회 2006
4 박강령, "실시간 비전 카메라를 이용한 시선 위치 추적 시스템" 한국정보과학회 30 (30): 1228-1238, 2003
5 기용걸, "신경망을 이용한 루프검지기 차종분류 알고리즘" 한국정보과학회 33 (33): 489-498, 2006
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8 이시현, "개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 이용한 차량 번호판 인식" 한국지능시스템학회 19 (19): 6-12, 2009
9 왕지남, "Vision System for Inspection a Large Set of Bolts" 대한산업공학회 2004
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학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | ![]() |
| 2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | ![]() |
| 2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | ![]() |
| 2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | ![]() |
| 2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | ![]() |
| 2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
| 2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
| 2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |